PhD systèmes distribués appliqués au Machine Learning

UNIVERS OBSERVABLE DE L'ENTREPRISE

Notre client est une spin-off créé en 2010 par des chercheurs pour développer une plateforme d'aide à la décision qui utilise une méthode absolument novatrice en matière d'intelligence artificielle qui permet de réduire l'empreinte carbone du Machine Learning jusqu'à 97 %, et qui protège les données sensibles et privées contre le vol et la réutilisation.

Le concept a franchi un cap significatif dans l'innovation industrielle avec 3 années de Proof of Value et entre maintenant dans sa phase d'industrialisation.

A ce titre, l'entreprise recherche un·e chercheur·se spécialisé·e en systèmes distribués pour intégrer son équipe R&D constituée de 6 personnes (1 Maître de Conférences, 4 docteurs-ingénieurs et 1 ingénieur R&D).

MISSIONS

• Contribuer à la conception et à l’implémentation des algorithmes de gestion des clusters dynamiques dédiés au Machine Learning
• Equilibrage de charge.
• Gestion du partitionnement du cluster.
• Déploiement des ressources à la demande.
• Monitoring du système.
• Effectuer une veille dans le domaine.
• Participer aux travaux de recherche pour assurer le succès de l’entreprise.
• Possibilité de participer à des conférences scientifiques et de publier (sous conditions).

PROFIL RECHERCHE

SPHERE VITALE

Vous êtes titulaire d'un doctorat (PhD) en Informatique, sortie de thèse ou post-doc, avec une spécialisation en systèmes distribués pour le calcul ou les bases de données et les compétences ci-dessous :

• Expérience avérée en architecture et systèmes distribués (clusters de calcul, BDD distribuée …) dont :
• Optimisations pour les problèmes de grande taille.
• Optimisations pour les problèmes de systèmes à faible latence et haut débit.
• Allocation élastique des ressources pour l’optimisation des requêtes.
• Développements sur la JVM (Scala, Java…).
• Très bon niveau en français et bon niveau en anglais technique.

SPHERE SOCIALE

• Bon communicant.
• Bonne capacité d'intégration.
• Habitué·e au pair programming.

INFORMATIONS SATELLITAIRES

• Date de décollage : ASAP
• Base de lancement : Bordeaux centre.
• Fuel : Négociable selon profil.
• Mutuelle prise en charge à 100%.